Тихонова ?
Там же вроде так же остаётся всё. Либо аналитически, либо градиентный спуск. Регуляризация Тихонова лишь добавляет коэффициент к лосу
Это довольно сложный вопрос. Единого универсального способа нет. Есть различные методы, каждый действует в своей области применения. Из них: метод обобщенной невязки, метод квазиоптимального значения параметра регуляризации, метод модельных примеров. Встречал также метод из байесовского машинного обучения: метод максимальной обоснованности. Я его нашел, кажется, в одном из пособий Ветрова, специалиста из ШАД. Можете посмотреть книжку Тихонов, Арсенин " Методы решения некорректных задач". Там вроде первые три метода есть. Но в любом случае нахождение параметра регуляризации довольно дорогостоящая по вычислительным ресурсам процедура
Спасибо большое , уже нашёл все перечисленные методы более подробно )
Обсуждают сегодня